인공지능 데브코스 회고 2개월차

프로그래머스 인공지능 데브코스를 합격하고 강의를 듣기 시작한 지 벌써 2개월이 지났다.

 

이번 10월달에는 프로젝트를 2번 해서 그런가, 아님 과제를 해결하는데 많은 시간을 써서 그런가  시간이 엄청 빠르게 흘러간 것 같다.

이번 10월달에 배운 것은 다음과 같다.

 

한 달 동안 배운 것

• Probability Distribution
• Linear Regression Model
• Multilayer Perceptron Model
• Deep Learning
• Convolusion Neural Network

 

기본적으로 이미 알고 있던 내용을 복습하는 개념에서 다시 보기 좋은 강의들이었다.

 

과제 후 느낀 점(어려운 점, 아쉬운 점)

그리고 이번에 냈던 과제는 주로 Deep Learning를 사용하여 결과 값을 내는 것으로 결과 수치가 좋아질 때마다 기분이 업되었던 것 같다. 그리고 과제의 경우 내 코드만이 정답이 아니기에, 다른 사람들의 코드 및 결과를 살펴보기도 했었는데, 그럴 때마다 내가 생각하지 못했던 기발한 방법을 사용하는 사람들을 보고 한 수 배웠다.

 

코드를 작성하는 과정에서 가장 어려웠던 점을 뽑자면 더 층을 많이 쌓고, 학습을 오래해야 결과 값이 좋게 나올 수 있을 것 같은데, 하루안에 올려야겠다라는 강박감에 짧은 시간 내에 최대한의 효율로 결과 값을 뽑는 모델을 생각하는 과정이 가장 어려웠다. 그래서 일단 NN 모델로 98%까지 결과를 낸 코드는 먼저 올려놓고 강박감을 조금 내려놓았다. 이후 다음날에 추가로 모델을 CNN으로 바꿔서 98.7%까지 수치를 좀 더 올렸고, 이와 비슷한 모델군을 찾아서 99%까지 올렸다.

 

그리고 아쉬운 점은 여전히 사람들이 코드리뷰 갤러리에 과제 코드 및 결과를 많이 올리지 않아서 내 모델 성능 평가를 잘 못한 것이다. 

 

팀 프로젝트

이번 팀 프로젝트는 이전 팀 프로젝트와 동일한 멤버들이어서 그런지 더 손발이 맞는 환경에서 코드를 구축했었다. 그리고 적절한 시간에 맞춘 상황 보고와 역할 분배가 잘 이루어져 프로젝트 1등이라는 성과로 마무리할 수 있었던 것 같다. 다음 팀 프로젝트가 새로운 사람들과 한다는 것이 조금은 걱정이지만 잘 되었으면 좋겠다.

이번 팀 프로젝트 링크는 아래와 같다.

 

https://github.com/Silinu1016/Project/tree/main/Classification%20Project

 

논문 스터디 참여

그리고 큰 변화라고 한다면, 아무래도 취업을 하기에 있어 최신 논문 경향 파악 및 습득, 그리고 코드 구현이 중요할 것 같아서 이번에 논문 스터디에 참여하게 되었다. 다들 의욕이 넘치고, 전문 지식을 가지고 있는 사람도 더러 있어서 공부하기에 좋은 환경인 것 같다. 이후에도 더 많은 정보를 얻어갈 수 있었으면 좋겠다.